基于機器學習的生物炭吸附重金屬建模研究進展

摘要： 生物炭吸附重金屬試驗面臨參數(shù)眾多、污染狀況復雜、生物炭特性豐富以及研究成本高且周期長等問題，傳統(tǒng)吸附模型已無法滿足當前研究需求。近年來機器學習在高維數(shù)據(jù)處理和復雜問題分析方面展現(xiàn)出巨大潛力，其建模流程清晰且成熟，在重金屬污染預測方面精準而穩(wěn)定，對發(fā)掘隱藏的吸附機制具有獨特價值，是生物炭吸附重金屬建模研究的優(yōu)質選擇。闡述了機器學習建模的工作流程及優(yōu)勢；從吸附效率預測、促進優(yōu)化實驗... （共11頁）